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Elaboration d’un modèle de prédiction o Paramètres du modèle de régression Sur Satsumas, pour chacune des variables de la maladie, les constantes et les coefficients de régression en données centrées-réduites sont représentées dans le tableau 6.9. On constate que les constantes sont moins élevées que sur orangers et pomélos. Les coefficients de régressions sont de même signes que pour les 2 précédentes variétés. La variable Na qui ne figure pas parmi les VIP a les coefficients de régression centrés-réduits les plus élevés. Sur les données normalisées, les VIP ont les plus forts coefficients de régression (Figure 6.9). En général, les coefficients de régression normalisés sont faibles (
Elaboration d’un modèle de prédiction Figure 6.9. Coefficients de régression normalisés des variables explicatives (altitude, climat, sol) pour la variable Nles (a), Nlesm (b) et Pom (c) de la phaeoramulariose sur satsumas (intervalle de confiance à 95%). En ne prenant en considération que les VIP, l’équation de l’incidence de la maladie (Pom), a été obtenue avec les variables centrées réduites. Sur satsumas, on a : Pom = - 2,870 + 0,002 altitude - 1,290 température moyenne - 0,0003 pluviométrie + 0,520 Humidité Relative + 0,473 taux d’argile - 0,187 taux de sable + 0,436 taux de limon - 0,005 C/N - 0,061 taux de saturation du sol - 1,794 pourcentage d’arbres situés en systèmes agroforestier + 2,026 pourcentage d’arbres situés en verger pur 161
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ECOLE DOCTORALE SYSTEMES INTEGRES E
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Introduction Introduction Les agrum
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Introduction Cameroun (Kuate et al,
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L’hôte, l’agent pathogène, la
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